L’Intelligenza Artificiale applicata al Customer Service

Si fa tanto parlare di Intelligenza Artificiale e delle straordinarie opportunità che questa nuova rivoluzione digitale sta portando con sé. Sono davvero innumerevoli le possibilità di applicazione: è sufficiente pensare alle banche, all’universo dei trasporti, al sistema sanitario o al mondo dell’auto per avere infiniti spunti che rivoluzioneranno e, soprattutto, miglioreranno la qualità della vita di ognuno di noi.

Intelligenza Artificiale come croce e delizia: siamo tutti in bilico fra i pericoli a cui essa ci espone e le straordinarie opportunità che è in grado di offrirci. Passeremo anni a inventare, creare, limitare, modificare e migliorare il funzionamento della IA, ma intanto da qualche parte dobbiamo partire.

Facciamo però un po’ di chiarezza sullo stato dell’arte. L’IA è oggi uno strumento digitale in grado di apprendere informazioni restituendo risposte concrete e comprensibili. Un software, di fatto, che utilizza una base dati a cui attingere per rispondere a specifiche richieste. Non è una cosa così diversa da ciò che abbiamo imparato a fare con i motori di ricerca, è solo il modo in cui questo processo avviene a essere profondamente diverso. La conseguenza è un netto allargamento del possibile utilizzo, nonché una affidabilità nettamente superiore, ma solo a condizione che la base dati, quindi le informazioni fornite all’IA, sia precisa, completa e affidabile. Il problema si cela proprio in quest’ultima parte, sono ben poche le organizzazioni che oggi possono contare su informazioni scritte, chiare e organizzate.

Non ci vorranno, quindi, poche settimane per vedere l’IA attiva in tutti i settori, sarà un processo lungo e complesso perché le informazioni esistono, ma non sono state pensate e strutturate per alimentare un software che le possa reinterpretare.

Ci sono però ambiti in cui questo processo di conversione delle informazioni è più semplice. Uno di questi ambiti è proprio l’assistenza al cliente. Tutte le aziende, indipendentemente da ciò che producono o commercializzano, hanno un servizio di assistenza. Ogni customer service impiega una parte considerevole del proprio tempo a rispondere a domande ripetitive che riguardano una funzione, un’informazione o un metodo di utilizzo. Domande alle quali un manuale ben fatto è tranquillamente in grado di fornire risposte. Ecco qual è uno spazio valido per l’impiego dell’IA: fornire risposte a domande ripetitive che si basano su informazioni certe. Perché dovremmo far fare questo tipo di lavoro ad un essere umano, quando è possibile farlo fare a un software? Contenimento dei costi, miglioramento delle condizioni lavorative delle persone, ottimizzazione delle capacità e delle competenze dell’individuo sono solo alcune delle motivazioni valide per cui ha assolutamente senso mettere in atto questo cambio di organizzazione.

L’IA non ha lo scopo di sostituire l’uomo in assoluto, ma certamente è in grado di sollevarlo da compiti che hanno un basso valore aggiunto, ma richiedono tempo e fatica.

Tornando al servizio di assistenza al cliente, pensiamo alla caldaia di casa: è andata in blocco, presenta un codice di errore e questo ci richiede di andare a cercare il manuale, rilevare l’errore e tentare di sbloccare. Se non funziona dobbiamo chiamare l’assistenza, attendere la coda delle chiamate, spiegare all’operatore il problema e tentare, con questo, di risolvere per tentativi. Se avessimo un aiutante digitale potremmo semplicemente esporre il problema e ottenere una risposta immediata. Niente attesa, niente nervosismo, nessuna disperata ricerca dei manuali in giro per casa oppure on line. Questo varrebbe per il frullatore multiuso, il forno, la lavatrice, l’infotainment dell’auto, lo smartphone, il computer.

Un altro esempio potrebbe essere il contatto con un operatore telefonico o con un fornitore del gas: minuti e minuti in attesa, linea che cade e ci obbliga a ricominciare, risponditori automatici che ci guidano e che poi frequentemente conducono alla caduta della linea, e ricomincia da capo. Quanto stress e quanto tempo sprecato. Tutto per avere un’informazione in merito a una bolletta ricevuta o solo per capire se esiste una proposta più conveniente o, ancora, per avere il duplicato di un documento. Anche in questo caso una banale richiesta all’AI ci consentirebbe di avere subito una risposta e magari anche una proposta alternativa.

Potremmo parlare di quello che succede alle strutture come NTS Project, perché no? Il cliente inserisce un ticket nel portale di assistenza e deve attendere che un operatore lo prenda in carico, ne controlli il contenuto e decida come gestire la richiesta. Le persone che lavorano in assistenza devono fornire un servizio, quindi preso in carico un ticket passano diversi minuti a gestirlo. Il ticket successivo verrà visto dopo 20 o 30 minuti. L’IA sarebbe invece in grado di leggere tutti i ticket in tempo reale, potrebbe comunicare al cliente che il ticket è stato preso in carico, assegnargli una priorità, associarlo ad una specifica risorsa, oppure rispondere immediatamente se la richiesta è nel perimetro d’azione dell’IA. Potrebbe addirittura fare una piccola formazione all’uso, senza richiedere l’impiego di personale umano che ha un valore, ma anche un costo, decisamente diverso. Minori attese, minore stress per le risorse e maggior soddisfazione del cliente sarebbero i primissimi risultati. Seguiti poi da una riduzione dei costi, un migliore uso delle skill delle persone, un’ottimizzazione delle interazioni con proposte automatiche, informazioni immediate e nessuna emozione negativa.

Tutto facile, fino a qui. Ma dove si nasconde la complessità? La parte difficile è creare una base delle informazioni ben organizzata e di facile consultazione e addestrare, grazie a questa, l’IA affinché sia davvero in grado di rendersi utile.

NTS Project sta lavorando proprio in questa direzione, ottimizzare ogni raccoglitore di informazioni affinché tutte le aziende possano rendere il customer service un processo semplice, economico, utile e appagante per il cliente finale.

Leggi in questo articolo quello che abbiamo già realizzato.

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